Esthétique et fiction du flux. Éléments de description
Bibliographic record
Abstract
Cet article entreprend de décrire les principales caractéristiques d’une esthétique du flux déployée par des artistes, tels que Grégory Chatonsky, Reynald Drouhin, Leonardo Solaas, Alexandra Saemmer, etc. Cette esthétique repose sur l’utilisation de systèmes et de dispositifs informatiques qui forcent l’internaute à se perdre dans la contemplation d’un flot d’images, de sons et de mots que le cyberespace et son encyclopédie dynamique animent et rendent accessibles. Les figures ainsi générées sont essentiellement imprévisibles et instables, jouant sur des fluctuations constantes des signes, produites à partir de processus complexes inaccessibles à l’internaute, qui doit apprendre à s’approprier ce flux continu. Nous commencerons par expliquer à quelle expérience singulière nous convie le cyberespace. Nous essaierons ensuite de distinguer les trois modalités fondamentales auxquelles il donne lieu. Nous nous arrêterons dans un troisième temps à comprendre le concept même de flux, réflexion qui nous ouvrira la voie à la description des oeuvres hypermédiatiques qui exploitent le flux et ses diverses manifestations. L’esthétique du flux pose d’importants problèmes de spectature et l’on tentera, en conclusion, d’en identifier l’un des enjeux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".